Utilização de técnicas de visão artificial para ajuste da adubação nitrogenada em trigoNitrogen recommendation in wheat using machine vision techniques

Texto

(1)DARLY GERALDO DE SENA JÚNIOR. UTILIZAÇÃO DE TÉCNICAS DE VISÃO ARTIFICIAL PARA AJUSTE DA ADUBAÇÃO NITROGENADA EM TRIGO. Tese apresentada à Universidade Federal de Viçosa, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola, para obtenção do título de Doctor Scientiae.. VIÇOSA MINAS GERAIS – BRASIL 2005.

(2) Ficha catalográfica preparada pela Seção de Catalogação e Classificação da Biblioteca Central da UFV. T S474u 2005. Sena Júnior, Darly Geraldo de , 1968Utilização de técnicas de visão artificial para ajuste da adubação nitrogenada em trigo / Darly Geraldo de Sena Júnior – Viçosa : UFV, 2005. ix, 149f. : il. ; 29cm. Orientador: Francisco de Assis de Carvalho Pinto Tese (doutorado) - Universidade Federal de Viçosa. Inclui apêndice. Referências bibliográficas: f. 113-120 1. Processamentos de imagens - Técnicas digitais. 2. Análise multivariada. 3. Trigo - Adubos e fertilizantes. 4. Adubação em cobertura. I. Universidade Federal de Viçosa. II.Título. CDD 22.ed. 621.367.

(3) DARLY GERALDO DE SENA JÚNIOR. UTILIZAÇÃO DE TÉCNICAS DE VISÃO ARTIFICIAL PARA AJUSTE DA ADUBAÇÃO NITROGENADA EM TRIGO. Tese apresentada à Universidade Federal de Viçosa, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola, para obtenção do título de Doctor Scientiae.. APROVADA: 20 de janeiro de 2005.. ________________________ Prof. Moacil Alves de Souza. __________________________ Dr. Evandro Chartuni Mantovani. _________________________ Prof. Daniel Marçal de Queiroz (Conselheiro). ________________________ Dr. José Ronaldo Magalhães (Conselheiro). __________________________________ Prof. Francisco de Assis de Carvalho Pinto (Orientador).

(4) À Tatiana, pelo amor, paciência e compreensão. À meus pais e minhas irmãs, pelo apoio em todos os momentos. Aos amigos que surgiram na convivência em Viçosa.. Ofereço. iii.

(5) AGRADECIMENTOS. À Deus, por todas as oportunidades. À Universidade Federal de Viçosa e ao Departamento de Engenharia Agrícola, pela oportunidade de realização do curso. Ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico –CNPq pelo financiamento concedido durante o curso. Ao Professor Francisco de Assis de Carvalho Pinto pela orientação, dedicação, amizade e confiança. Ao Professor Daniel Marçal de Queiroz, Professor Nerilson Terra Santos e Dr. José Ronaldo Magalhães pela orientação, amizade e estímulo. Ao Professor Joseph Kalil Khoury Jr., pela orientação extra-oficial e valiosas discussões estatísticas; aos professores Moacil Alves de Souza e Valterley Soares da Rocha e ao Dr. Evandro Mantovani pelo auxílio e valiosas sugestões no decorrer do trabalho. Ao Professores Ricardo Capúcio, Haroldo Fernandes, Mauri Teixeira e Carlos Viliotti pelo auxílio e apoio no dia a dia no departamento. Aos colegas e amigos do PROVISAGRO Enrique, Rodrigo, Adenilson, Diego, Murilo, José Marcelo, Diogo, Natanael, Eduardo, Mário, Elder, Leidy, Cristiano e Jean que tanto contribuíram para a realização do trabalho; aos amigos da área de Mecanização Agrícola: Gilton, Luizinho; Renato, Andréia, Fabiane, Alcir, Leonardo, Buda, Denílson e Sebastião pelo auxílio, amizade e bom convívio. À meus pais, Darly e Ana, à D.Sônia, Sr. Diógenes, Zana, Evandro, Dr. Valdemar e Lêda pela amizade e incentivo para realização deste trabalho. À Tatiana pelo carinho, estímulo, amizade e compreensão nas dificuldades e nos bons momentos durante o curso. Sinceros agradecimentos a todos que colaboraram para que este trabalho fosse realizado.. iv.

(6) BIOGRAFIA. DARLY GERALDO DE SENA JÚNIOR, filho de Ana Maria de Araújo Sena e Darly Geraldo de Sena, nasceu em Registro, SP, no dia 19 de julho de 1968. Em março de 1990 concluiu o curso de Agronomia na Universidade Federal de Viçosa e em janeiro de 1993 concluiu o curso de Zootecnia na mesma universidade. De 1993 a 1995 trabalhou como autônomo e de 1995 a 2000 como sóciodiretor da Datum Topografia, em Belo Horizonte – MG. Em março de 2000 iniciou o curso de Mestrado em Engenharia Agrícola, área de concentração em Mecanização Agrícola, na Universidade Federal de Viçosa e submeteu-se à defesa de tese em fevereiro de 2002. Em maio de 2002 iniciou o curso de doutorado em Engenharia Agrícola, área de concentração em Mecanização Agrícola na mesma instituição e submeteu-se à defesa de tese em janeiro de 2005.. v.

(7) ÍNDICE RESUMO................................................................................................................... vii ABSTRACT ................................................................................................................ ix 1.. INTRODUÇÃO ..........................................................................................1. 2.. REVISÃO DE LITERATURA .....................................................................7 2.1.. Nitrogênio na agricultura ...........................................................................7. 2.2.. Nitrogênio na cultura do trigo ..................................................................11. 2.3.. Avaliação do estado nutricional de nitrogênio .........................................13. 2.4.. Agricultura de precisão e adubação nitrogenada ....................................17. 2.5.. Reconhecimento de padrões e classificação ..........................................21. 2.6.. Avaliação de classificadores ...................................................................28. 3.. MATERIAL E MÉTODOS ........................................................................34 3.1.. Implantação e condução dos experimentos ............................................34. 3.2.. Desenvolvimento e avaliação de classificadores.....................................36. 3.3.. Avaliação da resposta da cultura à adubação nitrogenada em cobertura e parcelamento...........................................................................................50. 4.. RESULTADOS E DISCUSSÃO...............................................................54 4.1.. Etapa de desenvolvimento e avaliação de classificadores......................54. 4.2.. Avaliação da classificação utilizando imagens, valores SPAD e teor de nitrogênio foliar ........................................................................................72. 4.3.. Avaliação da resposta da cultura do trigo à adubação nitrogenada em cobertura e parcelamento......................................................................104. 5.. RESUMO E CONCLUSÕES .................................................................111. 6.. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ......................................................113. 7.. APÊNDICES..........................................................................................121. vi.

(8) RESUMO SENA JUNIOR, Darly Geraldo de, D.S. Universidade Federal de Viçosa, janeiro de 2005. Utilização de técnicas de visão artificial para ajuste da adubação nitrogenada em trigo. Orientador: Francisco de Assis de Carvalho Pinto. Conselheiros: Daniel Marçal de Queiroz, Nerilson Terra Santos e José Ronaldo Magalhães. O principal objetivo da Agricultura de Precisão é otimizar o uso de insumos, sendo o nitrogênio tema de diversos trabalhos. Esse interesse decorre de seu custo elevado, risco de contaminação ambiental, potencial de resposta das culturas e dificuldade de quantificação de sua disponibilidade no solo. Uma estratégia utilizada para identificar a disponibilidade de nitrogênio no solo é utilizar as plantas como indicadoras, explorando as características espectrais dos pigmentos foliares. Têm sido empregados medidores de clorofila e a medição da reflectância da cultura por meio de radiômetros ou câmeras, porém acredita-se que os sistemas de visão artificial tornem-se a opção mais viável. Poucos trabalhos exploram outras características das imagens como a textura ou a associação de informações de mais de um índice espectral. O objetivo do presente trabalho foi discriminar a necessidade de nitrogênio em trigo a partir da resposta espectral do dossel no visível e no infravermelho próximo, associada ou não a características de textura das imagens do dossel. Outro fator avaliado foi a associação de informações de imagens processadas por mais de um índice espectral em classificadores multivariados. A cultura do trigo foi implantada no campo em parcelas com adubação de plantio uniforme e duas adubações em cobertura, aos 15 e aos 35 dias após a emergência (DAE) totalizando cinco doses (0, 30, 60, 90 e 120 kg de N.ha-1). Plantas de trigo foram cultivadas ainda em vasos, submetidas às cinco doses de N aplicadas dois DAE. Imagens foram obtidas utilizando uma câmera digital Duncantech MS 3100, em três épocas no campo: 8, 14 e 20 dias após a adubação em cobertura (DAA) e nos vasos aos 43 DAE. O teor de clorofila foliar foi estimado utilizando-se um medidor de clorofila SPAD 502 e o N foliar determinado por análises laboratoriais. vii.

(9) Avaliou-se a relação funcional entre as doses de N aplicadas, os valores SPAD e os valores de N foliar, nas plantas cultivadas no campo e em vasos. As imagens foram processadas obtendo-se nove imagens-índice, sendo quatro combinando as bandas do visível e cinco combinando bandas do visível e o infravermelho próximo. De cada imagem-índice das parcelas foram extraídas a média dos valores dos pixels e cinco medidas de textura (2º, 3º, 4º, 5º e 6º momentos do histograma), formando um vetor de características para cada imagem original. Das imagens dos vasos, processadas com os nove índices, foram criados vetores com a média dos pixels na imagem e a média. dos. pixels. representando. folhas.. Classificadores. estatísticos. foram. desenvolvidos para discriminar as classes definidas pelas doses de N utilizando para combinações dos nove índices. Os classificadores foram avaliados com a elaboração da matriz de erros com a técnica de validação cruzada deixando uma amostra de fora e cálculo do coeficiente kappa e exatidão global. Os valores SPAD e os valores de N foliar também foram utilizados para desenvolver classificadores e a exatidão da classificação acessada da mesma forma. Nos dois experimentos observou-se variação nos valores SPAD durante o desenvolvimento das plantas, o que dificulta o estabelecimento de valores críticos para identificar a deficiência ou suficiência de N. Utilizando-se os valores SPAD, foram necessários pelo menos 14 DAA para discriminação entre as doses de N. No experimento em vasos, uma discriminação adequada utilizando-se os valores SPAD só foi conseguida aos 27 DAE. Com a utilização das imagens, no campo foi possível discriminar as doses de N aos oito DAA, não se observando benefício pela utilização das características de textura. Aos 14 DAA, não houve diferença significativa entre os classificadores utilizando imagens e os valores SPAD, assim como entre esses e o classificador desenvolvido com os valores de N foliar aos 20 DAA. A associação de características provenientes de diferentes índices espectrais mostrou-se benéfica, uma vez que as melhores classificações foram obtidas com classificadores multivariados. De acordo com os resultados obtidos, verificou-se que é possível nas condições em que o trigo foi cultivado no campo, identificar e corrigir a deficiência de N durante o ciclo da cultura do trigo sem prejuízo à produtividade.. viii.

(10) ABSTRACT SENA JUNIOR, Darly Geraldo de, D.S. Universidade Federal de Viçosa, January of 2004. Nitrogen recommendation in wheat using machine vision techniques. Adviser: Francisco de Assis de Carvalho Pinto. Committee members: Daniel Marçal de Queiroz, Nerilson Terra Santos and José Ronaldo Magalhães. The main goal of Precision Agriculture is to optimize the use of resources, and nitrogen has been the subject of several works. This interest comes from its cost, possibility of environmental pollution, response of the crops and difficulty of measurement of its availability on the soil. One strategy that has been focused is the use of the plants as sensors, taking advantage of the spectral properties of the pigments on the leaves, specially the chlorophyll. Chlorophyll meters and the crop reflectance measurement, using radiometers or cameras, have been used but probably cameras could be the most viable option. However, few works use other features on the images beside the reflectance, as the texture or the use of data extracted from more than one spectral index together. The objective of this work was to study the nitrogen doses discrimination from the spectral response of the wheat dossel on visible and near infrared images, associated or not with texture features. Other factor studied was the features association obtained from images processed with more than one spectral index to develop multivariate classifiers. The wheat crop was grown in plots with uniform base fertilizer and two topdressing N fertilization, at 15 and 35 days after emergency (DAE), reaching five doses (0, 30, 60, 90 e 120 kg of N.ha-1). Wheat plants were also grown in pots, with the five doses of N applied two DAE. Images were taken using a Duncantech MS 3100 digital camera, at three stages in the field conditions, 8, 14 and 20 days after topdressing fertilization (DAF) and at 43 DAE in pots. The chlorophyll content of the leaves on the field was estimated using a SPAD 502 chlorophyll meter and the total N content of the leaves was determined on samples at laboratory. The relationship between the N applied, the SPAD values and the N content in the of the plants grown in field and on the pots. ix.

(11) was evaluated. The images were processed so that nine index images were obtained, four using the visible bands and five using the visible bands and the near infrared band. From each index image were extracted the pixel’s mean value and five texture measurements (2nd, 3rd, 4th, 5th and 6th moments of the histogram), so that a vector of features was created from each original image. From the images of the plants in pots, processed with the nine indexes, were created vectors of features with the mean value of the pixels on the image and the mean value of the pixels representing leaves. Statistical classifiers were developed to discriminate the classes defined by the N doses using combinations of the nine indexes. The classifiers were evaluated using the leaving one out cross validation technique, creating the error matrix and the overall accuracy and the kappa index calculation. The SPAD values and the N content were also used to develop classifiers and the accuracy of the classification accessed using the same technique. In both experiments, SPAD values variation was noticed during the growth of the plants, a fact that makes difficult the establishment of critical SPAD values to identify the deficiency or sufficiency of N. When the SPAD values were used, at least 14 DAF were necessary to discriminate between the N doses. In the experiment with pots, a good discrimination using the SPAD values was obtained only at 27 DAE. Using the images, in field condition it was possible to discriminate the N doses at eight DAF with no benefit of the use of texture features. At 14 DAF there was no difference between the classifiers using images and SPAD values. At 20 DAA, there was also no difference between these classifiers and the classifier developed using the N content of the leaves. The association of features from different spectral indexes had shown benefits, since the best results were obtained from multivariate classifiers. It was verified that it is possible to identify and correct the nitrogen deficiency during the growth station without reduction of the productivity of the wheat, on the growth conditions in field condition.. x.

(12) 1. INTRODUÇÃO. A agricultura de precisão pode ser considerada como a habilidade em monitorar e acessar a atividade agrícola a nível local, com o objetivo de aumentar a eficiência do processo produtivo (QUEIROZ et al., 2000). Esse sistema apresenta-se como alternativa ao sistema convencional onde se assume que os valores médios das variáveis de produção são representativos, desconsiderando a variabilidade espacial. Essa assunção acarreta o manejo homogêneo das áreas agrícolas, o que pode levar à aplicação excessiva ou insuficiente de insumos em determinadas áreas. A implementação da agricultura de precisão tem sido questionada devido à incerteza de sua viabilidade econômica (GOMIDE et al., 2000). Entretanto, a sua principal motivação, a otimização do uso dos insumos agrícolas, dificilmente pode ser ignorada. Além disso, na discussão dos aspectos econômicos muitas vezes a questão ambiental é relegada a segundo plano, talvez pela dificuldade de quantificação do seu benefício econômico. Acredita-se que uso otimizado dos insumos pode ser a resposta para a necessidade da produção de alimentos a um custo competitivo, com baixa agressão ao meio ambiente. Dentre os insumos agrícolas atualmente utilizados, um dos que desperta maior preocupação é o nitrogênio. Esse é o nutriente mineral absorvido em maiores quantidades pelas culturas agrícolas e como muitas vezes o solo não é capaz de suprir o nitrogênio necessário, o uso de fertilizantes é obrigatório para a obtenção de produtividades adequadas (DIAS et al., 1996). Dessa forma, a maioria das culturas, especialmente as gramíneas, respondem fortemente à sua aplicação. O nitrogênio influencia o crescimento diferencial de órgãos e sistemas vegetais pois é indutor de processos metabólicos com efeitos sobre a absorção de outros macro e micronutrientes e sobre a alocação de matéria e energia pelas plantas (FERNANDES e ROSSIELO, 1986).. 1.

(13) Apesar da importância do nitrogênio para produção de diversas culturas, ainda não existem métodos adequados de análise de N disponível (DIAS et al., 1996; GUIMARÃES, 1998; ARGENTA et al., 2002; ORTIZ-MONASTERIO, 2002). Um fator que concorre para isso é o fato de 97 a 99% do N do solo encontrar-se na forma de compostos orgânicos (GUIMARÃES, 1998). Para que esse nitrogênio seja absorvido pelas plantas a matéria orgânica deve ser mineralizada e esse processo sofre influência da temperatura, umidade, aeração, natureza da matéria orgânica, pH e outros fatores ambientais de difícil controle (GUIMARÃES, 1998). Além disso, as formas de N no solo ao contrário de elementos como o fósforo, não estão em equilíbrio estável e as formas inorgânicas apresentam grande mobilidade no perfil (DIAS et al., 1996). Sob condições normais em solos bem aerados, a forma predominante é o nitrato (FERNANDES e ROSSIELO, 1986). ORTIZ-MONASTERIO (2002) afirma que nitrato é um nutriente móvel e dinâmico, bastante afetado pelas propriedades do solo, clima, manejo de irrigação, fonte do fertilizante, método de aplicação e método de preparo do solo, dentre outros. A perda de nitrato pode ser muito intensa por lixiviação em solos bem drenados ou por desnitrificação em áreas com drenagem deficiente. Este potencial poluidor é mais um fator que estimula os trabalhos com o nitrogênio. Em países desenvolvidos, o custo relativamente baixo dos adubos nitrogenados permite que os produtores utilizem altas doses desse fertilizante, na tentativa de prevenir redução na produtividade (SCHRÖDER et al., 2000). Porém a elevada mobilidade do nitrogênio no solo e as altas doses muitas vezes levam à contaminação de águas sub-superficiais (SCHEPERS et al., 1996; TUMBO et al., 2002). DIAS et al. (1996) citam que em países onde se usam doses elevadas de N nos cultivos, as leis ambientais exigem monitoramento regular da concentração de nitrato nos mananciais de água. Deve-se destacar ainda que a fixação industrial do N para produção de fertilizantes químicos é altamente dependente da energia proveniente de combustíveis fósseis. A amônia, matéria prima principal para produção de fertilizantes nitrogenados, exige para sua produção três componentes básicos: gás natural, vapor e ar. O processo que vem sendo utilizado atualmente no Brasil parte da reação de gás natural, basicamente metano (CH4) com água. Os produtos dessa reação recebem a injeção de ar quente sob pressão (1000 ºC e 27 atm) para formar a amônia (DIAS et al., 1996).. 2.

(14) Em países em desenvolvimento, embora a preocupação ambiental também esteja presente, a relação entre custo do fertilizante e valor do produto é alta. Sendo assim, as taxas economicamente ótimas de adubação nitrogenada são mais baixas. Nessas condições, os produtores trabalham em uma situação em que as lavouras apresentam maior resposta à adubação nitrogenada e a redução na produção pode ser severa quando a necessidade de nitrogênio não é adequadamente suprida (SCHRÖDER et al., 2000). De acordo com dados da FAO (EMBRAPA TRIGO, 2004), em 2003 a área mundial cultivada com trigo foi superior a 208 milhões de ha e a produção superior a 557 milhões de toneladas. Neste mesmo ano, no Brasil a área representou 1,2% e a produção 0,95% no contexto mundial. Na safra de 2003 os fertilizantes foram o item que, individualmente, mais onerou a produção, sendo responsável por 24,75% do custo total da lavoura de trigo (DE MORI e FERREIRA FILHO, 2003). De acordo com ORTIZ-MONASTERIO (2002), as áreas de trigo de primavera irrigado localizadas em países em desenvolvimento apresentam alto potencial produtivo mas exigem elevados níveis de insumos, sendo a deficiência de nitrogênio o problema nutricional mais difundido. STAFFORD (2000) considera que uma das áreas prioritárias para viabilização da agricultura de precisão é o desenvolvimento de sensores automáticos. Com relação ao nitrogênio, devido à dificuldade de quantificação de sua disponibilidade no solo, pesquisadores vêm estudando maneiras de utilizar as plantas como indicadoras. A aplicação da reflectância para fins agrícolas teve início nos anos 70, quando espectrômetros de infravermelho foram usados para mensurar a clorofila em folhas de plantas (LUKINA et al., 1997). Alguns pesquisadores utilizaram medidores portáteis de clorofila (VARVEL et al., 1997; GUIMARÃES et al., 1999; AHMAD et al., 1999; XU et al., 2000; GIL et al., 2002; CARVALHO et al. 2003). Outros utilizaram técnicas de sensoriamento remoto (BAUSCH e DUKE, 1996; GOPALAPILLAI et al., 1998; BOEGH et al., 2002; HABOUDANE et al., 2002; GOEL et al., 2003; MUTANGA et al., 2003). A utilização de medidores portáteis de clorofila e as técnicas de sensoriamento remoto exploram características espectrais dos pigmentos presentes nas folhas, especialmente a clorofila. De modo geral, espera-se que a tonalidade de verde das folhas se torne mais intensa com o aumento da disponibilidade de nitrogênio no solo. Entretanto, diferenças genéticas entre cultivares também são 3.

(15) reconhecidas por afetar a tonalidade de verde, além de outros fatores como o estádio de crescimento da cultura, o momento e forma de aplicação do nitrogênio (SCHEPERS et al., 1992) e estresse hídrico (SCHEPERS et al., 1996). A reflectância da cultura pode ser avaliada por radiômetros, que permitem a medição em bandas espectrais específicas, ou por meio de imagens orbitais, aéreas ou obtidas a partir de equipamentos agrícolas (visão artificial). Com o desenvolvimento e popularização das câmeras digitais, acredita-se que sua utilização para medição da reflectância do dossel tornar-se-á um dos métodos mais viáveis economicamente. Além disso, as imagens de alta resolução obtidas com as câmeras digitais permitem a medição de outras características além da reflectância como, por exemplo, a textura. A principal desvantagem das câmeras digitais é a menor resolução espectral em relação aos radiômetros, mas é uma limitação que pode ser contornada pela utilização de filtros específicos na câmera. Na literatura científica, são encontrados diversos trabalhos utilizando sistemas de visão artificial na área agrícola (GHAZANFARI et al., 1997; ZHANG et al., 1997; LEEMANS et al.,1998; STEENHOEK et al., 1999; TILLETT et al., 2001; VARELLA et al., 2002; SENA JR et al., 2003). BORHAN e PANIGRAHI (1999) utilizaram sistema de visão artificial para estimar o teor de nitrogênio em folhas de batata. KACIRA et al. (1999) utilizaram este sistema para detecção de estresse hídrico, em plantas cultivadas em ambiente controlado. Embora os desafios para a implementação dos sistemas de visão artificial na área agrícola sejam grandes (STEWARD e TIAN, 1998; TIAN e SLAUGHTER, 1998; KASSLER, 2001), os mesmos apresentam grande potencial de utilização para coleta de dados em agricultura de precisão (PINTO et al., 2001). Para o desenvolvimento desses sistemas, o maior desafio ainda é o desenvolvimento de algoritmos que sejam capazes de realizar a identificação e classificação dos objetos de interesse a partir das imagens digitais nas condições agrícolas, muitas vezes adversas. Uma forma que tem sido utilizada para avaliar a reflectância do dossel de culturas é a utilização de índices espectrais (GOPALAPILLAI et al., 1998; SÉRÉLÉ et al., 2000; DIKER et al., 2001; HANSEN e SCHJOERRING, 2003). Trata-se de combinações entre bandas espectrais criadas com o objetivo de minimizar variações causadas por fatores externos e promover o realce dos objetos de interesse (HABOUDANE et al., 2002). De acordo com SCHRÖDER et al. (2000), parâmetros obtidos pela combinação da reflectância no vermelho (ou verde) com o infravermelho 4.

(16) próximo podem ser bons indicadores da tonalidade de verde da cultura e conseqüentemente do teor de clorofila. No presente trabalho foi avaliada a hipótese de que a utilização de características de textura extraídas de imagens, associadas à resposta espectral do dossel de plantas de trigo pode aumentar a eficiência da classificação, utilizando um sistema de visão artificial. Essa hipótese baseia-se no fato de que a deficiência de nitrogênio manifesta-se primeiro nas folhas mais velhas, pois este é um nutriente bastante móvel na planta. Sendo assim, acredita-se que imagens de plantas bem nutridas apresentem uma textura mais uniforme que plantas mal nutridas. Além disso, plantas bem nutridas tendem a cobrir melhor o solo, o que também pode contribuir para uma textura mais uniforme. Outra hipótese avaliada foi que a utilização de classificadores multivariados, com dados extraídos de imagens processadas com mais de um índice espectral, pode se mostrar vantajosa. Os diversos índices espectrais encontrados na literatura relacionam-se em maior ou menor grau com determinadas características das plantas ou do dossel, de acordo com as bandas utilizadas na sua composição. Sendo assim, cada um pode carregar um determinado tipo de informação, que podem promover aumento na eficiência de classificação, quando utilizados em conjunto. Dessa forma, o objetivo geral desse trabalho foi avaliar a discriminação de doses de nitrogênio em plantas de trigo, cultivadas no campo e em vasos, a partir da resposta espectral do dossel no visível e no infravermelho próximo por meio de imagens digitais, medidor portátil de clorofila SPAD 502 e análises foliares de N. Os objetivos específicos foram: •. Verificar o estádio de desenvolvimento mais adequado, em tempo hábil para adubação em cobertura, para discriminar entre diferentes doses de adubação nitrogenada, utilizando medidor portátil de clorofila, análises foliares e sistema de visão artificial com base em características de reflectância e textura do dossel das plantas.. •. Desenvolver algoritmos para identificar o estado nutricional de nitrogênio utilizando-se um medidor portátil de clorofila, análises foliares e características espectrais e de textura de imagens digitais de alta resolução.. 5.

(17) •. Avaliar a discriminação das classes definidas pelas doses de N, utilizando-se classificadores estatísticos desenvolvidos apenas com características de reflectância e com características de reflectância e textura do dossel.. •. Avaliar a discriminação das classes definidas pelas doses de N, utilizando-se classificadores estatísticos desenvolvidos com características obtidas a partir do processamento de imagens com diversos índices espectrais, isoladamente e em conjunto.. •. Caracterizar a resposta da cultura de trigo à adubação nitrogenada em cobertura nas épocas tradicionalmente utilizadas para essa prática em função da metodologia desenvolvida.. 6.

(18) 2. REVISÃO DE LITERATURA. 2.1. Nitrogênio na agricultura De acordo com dados da International Fertilizer Industry Association, na safra 2001/02 foram consumidos no mundo 82,81 milhões de toneladas de nitrogênio na forma de fertilizantes nitrogenados. O consumo de fertilizantes no Brasil em 2003, de acordo com dados elaborados pela Secretaria de Política Agrícola / MAPA (MAPA, 2004), foi de aproximadamente 22,80 milhões de toneladas. Desse total, os adubos nitrogenados respondem por 2,22 milhões de toneladas. A amônia é a matéria prima principal para produção de vários fertilizantes nitrogenados, como uréia, sulfato de amônio, monoamônio fosfato (MAP) e diamônio fosfato (DAP). Para a produção de amônia três componentes são necessários: gás natural, vapor e ar. No método atual de produção de amônia, o N reage com o H na presença de catalisadores sob alta temperatura (400 - 500ºC) e pressão (200 - 1000 atmosferas). O processo que vem sendo utilizado atualmente no Brasil parte da reação de gás natural, basicamente metano (CH4) com água. Os produtos dessa reação recebem a injeção de ar quente sob pressão (1000 ºC e 27 atm) para formar a amônia (DIAS et al., 1996). MALAVOLTA et al. (1986) citam Butler e Jones (1973) e afirmam que o nitrogênio, tanto nas plantas como nos animais, faz parte de aminoácidos, purinas, pirimidinas, pigmentos, nucleotídeos, proteínas entre outras funções. Além da sua participação na formação de proteínas, o nitrogênio é importante constituinte de ácidos nucléicos e da clorofila (Tisdale et al., 1985 citados por GUIMARÃES, 1998). O nitrogênio é indutor de processos metabólicos com efeitos sobre a absorção de macro e micronutrientes e sobre a alocação de matéria e energia pelas plantas,. 7.

(19) resultando em crescimento diferencial de órgãos e sistemas vegetais (FERNANDES e ROSSIELO, 1986). O nitrogênio é o nutriente mineral absorvido em maiores quantidades pela maioria das culturas e muitas vezes o solo é incapaz de suprir todo o nitrogênio necessário, tornando obrigatória a utilização de fertilizantes para a obtenção de produtividades adequadas (DIAS et al., 1996). Na cultura do trigo, a exigência de N por tonelada de grãos aumenta nos níveis de produtividade mais elevados (ORTIZMONASTERIO, 2002). As plantas absorvem o N nas formas de amônio e nitrato, sendo que o nitrato é a forma preferencial por grande parte das culturas (FERNANDES e ROSSIELO, 1986). A fonte primária de N para as plantas é o gás N2, que constitui cerca de 78% da atmosfera terrestre. Entretanto, para que possa ser absorvido pelas plantas ele precisa ser reduzido ou oxidado pela ação de microrganismos, por descargas elétricas na atmosfera ou fixado em processos industriais (DIAS et al., 1996). SCHRÖDER (2000) afirma que o nitrogênio deve ser utilizado. com. cuidado. para. maximizar. o. retorno. econômico,. reduzir. a. susceptibilidade da cultura a pragas e doenças, otimizar a qualidade da cultura, poupar energia e proteger o meio ambiente. De acordo com GUIMARÃES (1998), apesar da importância do nitrogênio para produção de diversas culturas, ainda não existem métodos adequados de análise de N disponível, devido ao fato de 97 a 99% do N do solo se encontrar na forma de compostos orgânicos. Sendo assim, a quantidade de N disponível pode ser muito variável, pois ela depende da mineralização da matéria orgânica. As formas de N no solo, ao contrário de elementos como o fósforo, não estão em equilíbrio estável e as formas inorgânicas apresentam grande mobilidade no perfil (DIAS et al., 1996). ORTIZ-MONASTERIO (2002) discute que o nitrato é móvel e dinâmico, bastante afetado pelas propriedades do solo, clima, manejo de irrigação, fonte do fertilizante, método de aplicação e método de preparo do solo, dentre outros. Em razão desse comportamento geral, não existe até o momento critério adequado para a recomendação de adubação nitrogenada com base em análises de solo. Por isso, a recomendação é feita levando-se em conta os resultados de experimentos, tipo de cultura, histórico de uso da área e outros (DIAS et al., 1996). Para a definição adequada da dose de N, é importante conhecer o nitrogênio requerido para dado nível de produtividade, eficiência no uso do fertilizante, nitrato residual no solo, teste de mineralização de N a partir da matéria orgânica, créditos 8.

(20) de N a partir de resíduos orgânicos, rotação com leguminosas e nitrato em água de irrigação. Entretanto, essas informações muitas vezes não estão disponíveis em países em desenvolvimento (ORTIZ-MONASTERIO, 2002). De acordo com ORTIZ-MONASTERIO (2002) alguns autores recomendam a estimativa da exigência de N com base somente na exportação de N nos grãos, porque, na maior parte das vezes, a biomassa, exceto os grãos, retorna ao solo. Em países desenvolvidos, têm sido utilizados parâmetros de solo como por exemplo, os testes de capacidade e de intensidade. Os testes de capacidade levam em consideração o histórico da área e as propriedades do solo (Klausner et al., 1993, citados por ARGENTA et al., 2002); os testes de intensidade baseiam-se na quantidade de N mineral presente no solo, por meio de testes de pré-semeadura, pré-aplicação e de pós-colheita. Embora os testes de nitrato no solo sejam bastante utilizados nas áreas irrigadas dos Estados Unidos, nos países em desenvolvimento são raramente utilizados, especialmente devido às características de solo e clima (ORTIZ-MONASTERIO, 2002). Por outro lado, ORTIZ-MONASTERIO (2002) cita Meisinger (1984) que afirmou que a determinação da retirada de N por uma cultura que não recebeu nenhum fertilizante é o modo mais satisfatório para estimar o suprimento de N pelo solo em um dado sistema solo-cultura-clima. Este método integra os fatores de crescimento da cultura e dinâmica de N sob condições naturais. ARGENTA et al. (2002) argumentam que em países com agricultura mais avançada o uso do teor de matéria orgânica do solo como parâmetro indicador do nível de N no sistema solo/planta está sendo substituído por outros que indicam o nível de N no solo, em plantas individuais e em comunidades de plantas. Segundo DIAS et al. (1996) a maneira mais segura para a recomendação de N seria a condução, para cada local e cultura, de experimentos, por dois ou três anos, para a definição da melhor fonte, dose e época de aplicação ou parcelamento do elemento. A Figura 1, adaptada de MALAVOLTA et al. (1986), ilustra a relação existente entre o crescimento ou produção e o teor de um elemento na planta.. 9.

(21) nível crítico. Crescimento ou produção. B A D. C. teor foliar. Figura 1. Relação entre o crescimento ou produção e o teor de um elemento na planta (MALAVOLTA et al., 1986).. MALAVOLTA et al. (1986) distinguem os vários segmentos da Figura 1, cada um com seu significado fisiológico. Na porção C, que recebe essa denominação devido à sua forma, os aumentos do crescimento estão associados à diminuição na concentração do elemento na matéria seca, que ocorre em plantas muito deficientes. Entre as várias explicações, está aquela segundo a qual a planta encontra-se com capacidade mais reduzida para absorver do que para crescer. A porção D é conhecida como região das carências, onde a produção de matéria seca cresce de modo linear (ou quase linear) em resposta a incrementos nos teores do elemento. A região B é denominada região de alimentação de luxo, onde o teor do elemento cresce sem que ocorra aumento na produção. A porção A por sua vez é a região do excesso, desequilíbrio ou toxidez, onde o teor foliar continua a subir, entretanto a produção de matéria seca cai. Pode haver um excesso do elemento que pode ser tóxico ou a deficiência de outro devido à diminuição na absorção, por inibição competitiva ou não competitiva, no transporte ou na assimilação. MALAVOLTA et al. (1986) destaca que a faixa separando os segmentos D e B é uma faixa de teores, geralmente denominados nível crítico, em que ocorre o. 10.

(22) máximo de produção com absorção adequada do elemento. Esses teores estão associados com as exigências do elemento para intensidade máxima de processos como fotossíntese e intensidade mínima de outros processos como perdas de água na transpiração (MALAVOLTA et al., 1986). MULLEN et al. (2003) citam trabalho de Raun e Johnson (1999) e afirmam que a eficiência estimada de uso de N na produção de cereais no mundo é em torno de 33%, o que sugere que as estratégias atualmente utilizadas para aplicação de N são extremamente ineficientes. ORTIZ-MONASTERIO (2002) cita Byerlee e Siddiq (1994) e afirma que a eficiência do uso do N no trigo cultivado sob irrigação é baixa. De acordo com esse autor, existem duas maneiras para aumento da eficiência do uso de N em trigo: melhoramento genético e manejo da cultura. MULLEN et al. (2003) sugerem que a aplicação de N somente é indicada quando existe expectativa de resposta da cultura pode aumentar a eficiência de uso do nutriente e a rentabilidade das culturas. ORTIZ-MONASTERIO (2002) afirma que uma das mais importantes contribuições que a pesquisa agronômica pode realizar para o aumento da eficiência do uso de nitrogênio em trigo irrigado é o desenvolvimento de testes diagnósticos adequados que podem auxiliar o produtor a identificar a taxa adequada de N.. 2.2. Nitrogênio na cultura do trigo De acordo com dados publicados a partir de dados da FAO (EMBRAPA TRIGO, 2004), no ano de 2003 a cultura do trigo ocupou no mundo uma área superior a 208 milhões de ha com uma produção de 557 milhões de toneladas. Desse total, o Brasil foi responsável por 1,2 e 0,95% da área cultivada e produção mundial, respectivamente. A área cultivada com trigo no Brasil foi superior a 2 milhões de ha em 2003, ocupando a 21ª posição mundial em termos de área plantada e a 28ª em termos de produção; neste ano a produtividade média brasileira foi de 2.174,5 kg.ha-1. De acordo com planilha de custos elaborada pela Embrapa Trigo (DE MORI e FERREIRA FILHO, 2003) para a safra de 2003, o custo com fertilizantes de base e cobertura é responsável por 24,75% do custo total da lavoura de trigo, sendo o fator que individualmente mais onera a produção. ORTIZ-MONASTERIO (2002) afirma que a maior parte do trigo de primavera irrigado está localizado em países em desenvolvimento, em áreas que apresentam 11.

(23) alto potencial produtivo mas que exigem elevados níveis de insumos, sobretudo fertilizantes nitrogenados. De acordo com KIRDA et al. (2001) a introdução de cultivares de trigo mais produtivas levou ao aumento do uso de fertilizantes nitrogenados na região do mediterrâneo, sem entretanto promover ganhos em termos de produtividade e qualidade, devido ao não atendimento de outras exigências da cultura. A deficiência de N em trigo afeta principalmente a expansão foliar e a concentração de clorofila, ambos afetando diretamente a interceptação e eficiência de uso da radiação (ORTIZ-MONASTERIO, 2002). De acordo com KIRDA et al. (2001), diversos trabalhos já foram realizados acerca da época ideal de aplicação de N para adequá-la à absorção e utilização do N durante o ciclo da cultura do trigo; da mesma forma, os efeitos do parcelamento da adubação na eficiência do uso do N, no índice de colheita e perdas do N também foram abordados em várias situações (KIRDA et al. 2001 citando diversos autores). Esses estudos indicaram que o parcelamento das adubações nitrogenadas resultou em maior recuperação do nutriente pela cultura, maior índice de colheita e maiores produtividades quando comparados com aplicação única. Entretanto, a proporção do parcelamento deve ser determinada por local devido ao estado inicial de fertilidade do solo. O efeito de doses e formas de parcelamento da adubação nitrogenada sobre características fitotécnicas da cultivar de trigo Embrapa 22, sob irrigação, foi estudado por COELHO (1997), no município de Coimbra, MG. Os tratamentos foram constituídos de quatro doses de N e quatro formas de parcelamento. O autor concluiu que as doses de N influenciaram as características acamamento, altura de plantas, índice de colheita, peso de mil grãos, peso hectolítrico e produtividade. As características estudadas, com exceção do acamamento de plantas e peso hectolítrico, não foram influenciadas pelo parcelamento. De acordo com Moll et al. (1982) citados por ORTIZ-MONASTERIO (2002) a eficiência no uso do N (produção de grãos/N fornecido) pode ser dividida em dois componentes: eficiência de absorção (N total na planta/N fornecido) que mede a habilidade da cultura para retirar o N do solo e a eficiência de utilização (produção de grãos/N total na planta) que mede a capacidade da planta de converter o nitrogênio absorvido em produção de grãos. As aplicações de N são mais eficientes com a cultura já implantada, entretanto, parece que certa quantidade de N é necessária mais cedo no ciclo da 12.

(24) cultura, particularmente quando o solo é altamente deficiente em N. Para que se possa coincidir com a demanda e o suprimento de N é importante identificar os períodos de elevada exigência de nitrogênio. ORTIZ-MONASTERIO (2002) cita Doerge et al. (1991) que mostraram que a absorção de N em trigo irrigado processase lentamente até o perfilhamento, até que se inicia a fase de alta demanda com a elongação do colmo e diferenciação da espiga. Aplicações tardias de N têm produzido bons resultados em comparação com a aplicação no plantio. Tem sido verificado que mesmo quando a planta do trigo tenha sofrido estresse por deficiência de N nos estádios iniciais da cultura uma aplicação de N no estádio fenológico Z31 promoveu maior recuperação do N aplicado, maiores produtividades e maior teor de proteína no grão. O estádio Z31 corresponde ao estádio Feekes 6, é o primeiro estádio do elongamento do colmo, onde ocorre a diferenciação floral. FRIZZONE et al. (1996) desenvolveram trabalho combinando seis lâminas de irrigação e cinco doses de nitrogênio na cultura do trigo e obtiveram resultados confirmando existir interação positiva entre os dois fatores. A resposta da cultura à irrigação aumenta com o acréscimo nos níveis de nutrientes minerais, especialmente o nitrogênio. A análise dos dados mostrou resultados significativos para irrigação, nitrogênio e interação desses fatores. ORTIZ-MONASTERIO (2002) observou redução da produtividade em resposta a épocas de aplicação de 150 kg de N.ha-1 após a diferenciação da espiga. Em outros trabalhos pouca ou nenhuma resposta foi observada à aplicação de N na antese. MULLEN et al. (2003) citam trabalho de Johnson et al., (2000) em que se propõe um índice de resposta calculado a partir dos dados de colheita, obtido pela divisão da produção do tratamento mais produtivo, que recebeu N, pela produtividade do tratamento testemunha sem nitrogênio. Os autores afirmam que ,embora teoricamente útil, esse índice não permite o ajuste da adubação nitrogenada durante o ciclo da cultura. 2.3. Avaliação do estado nutricional de nitrogênio Os principais métodos utilizados para avaliação do estado nutricional de plantas são a identificação de sintomas de deficiência e excesso, análise de planta e diagnose foliar e testes bioquímicos (MALAVOLTA et al., 1986). A identificação de sintomas de deficiência e excesso baseia-se no fato de que a falta ou excesso de um dado elemento mineral desencadeia uma série de 13.

(25) eventos sucessivos, iniciando-se com lesão molecular que leva a alteração subcelular. Em seguida ocorre modificação celular que, por sua vez, acarreta alteração no tecido. Essa seqüência advém do fato de que dado elemento exerce função ou grupo de funções que lhe são específicas, de modo que sua falta ou excesso provoca sempre a mesma alteração molecular, qualquer que seja a planta considerada. Sendo assim, no final da cadeia de eventos o sintoma visual de anormalidade é comum a todas as espécies (MALAVOLTA et al., 1986). ORTIZ-MONASTERIO (2002) afirma que tem sido sugerida a utilização de testes periódicos de nitrogênio em tecidos das plantas para auxiliar no ajuste fino da adubação nitrogenada do trigo em condições irrigadas. STONE et al, (1996) citam trabalho de Elliot et al. (1987) em que foi demonstrado que a concentração de nitrato na base de hastes de trigo poderia ser utilizada para definir o estado nutricional de N durante o perfilhamento e para predizer a resposta em termos de produtividade ao nitrogênio aplicado. MALAVOLTA et al. (1986) citam que para o nitrogênio podem ser realizados os testes bioquímicos do teor de asparagina, redução de NO3, N amínico e N total. ORTIZ-MONASTERIO (2002) cita ainda Vaughan et al. (1990) que indicaram que as concentrações de nitrato nos colmos e na planta foram altamente variáveis e têm uso limitado para recomendações de N. O trabalho sugeriu que o N total na planta ou folhas, no final do perfilhamento e início da elongação do colmo, poderia ser utilizado para predizer os requerimentos de N. Knowles et al. (1991), citados por ORTIZ-MONASTERIO (2002) concluíram que o uso dos valores de nitrato na base do colmo, durante o ciclo da cultura, em conjunto com uma análise de solo em préplantio, pode ser utilizada com sucesso para manejo intensivo de N em trigo irrigado. Os autores identificaram valores de deficiência, suficiência e excesso de N em diferentes estádios de desenvolvimento. Por outro lado, os autores sugeriram que a taxa de aplicação de N exata em cada uma das faixas definidas requer calibração local. LOPEZ-BELLIDO et al. (2004) trabalharam com trigo de inverno na Inglaterra, utilizando-se a mesma cultivar durante oito estações e doses de N de 0 a 300 kg.ha-1. O objetivo do trabalho foi verificar se a concentração de N nos perfilhos e folhas e valores SPAD na antese poderiam ser utilizados para predizer a porcentagem de N nos grãos na maturidade e a necessidade de adubação nitrogenada pós-antese para aumentar a proteína no grão. Concluíram que os valores de N nos perfilhos e folhas, assim como o medidor de clorofila apresentaram 14.

(26) potencial para predição do requerimento de N, entretanto os métodos exigem calibração para outras cultivares. Dada a associação do nitrogênio com vários componentes celulares, como aminoácidos e ácidos nucléicos, o sintoma mais característico da sua deficiência é a redução na taxa de crescimento. Entretanto, na maioria das plantas, o primeiro sintoma da deficiência de N é a clorose das folhas mais velhas, devido à translocacão do N contido nas mesmas para folhas mais novas (GUIMARÃES, 1998). Os caules tornam-se finos e duros, devido ao acúmulo excessivo de carboidratos que não são utilizados para a síntese de aminoácido e de outros compostos nitrogenados devido à baixa disponibilidade de N. Alem disto, os carboidratos podem ser utilizados na síntese de antocianina, resultando no acúmulo deste pigmento nas folhas e nos caules de algumas espécies (GUIMARÃES, 1998). A disponibilidade de N afeta a taxa de inicialização e expansão, o tamanho final das e a taxa de senescência das folhas. De acordo com ARGENTA et al. (2001), o teor de clorofila na folha é utilizado para predizer o nível nutricional de N em plantas devido ao fato de que a quantidade desse pigmento correlaciona-se positivamente com o teor de N na planta. CHAPMAN e BARRETO (1997) afirmam que a maior parte do N foliar está em enzimas associadas com a clorofila e as concentrações foliares de N afetam tanto o desenvolvimento como a fotossíntese do dossel de milho. Clorofilas e outros pigmentos não estão presentes somente nos cloroplastos, mas também associados às proteínas, formando estruturas complexas (Roux, 1982 citado por LOPEZCANTARERO et al., 1994). HINZMAN et al. (1986) realizaram trabalho para verificar os efeitos da adubação nitrogenada na reflectância espectral e características agronômicas do trigo de inverno, utilizando-se duas doses de N (60 e 120 kg de N.ha-1 e testemunha sem aplicação de N). A reflectância espectral foi medida 11 vezes durante o ciclo da cultura utilizando um espectroradiômetro na faixa de 400 a 2400 nm do espectro. Os autores concluíram que a fertilização com N em trigo reduziu a reflectância no visível e aumentou no infravermelho próximo. Essas mudanças ocorreram devido aos menores níveis de clorofila, menor área foliar e menor biomassa nas parcelas não fertilizadas. Os resultados demonstraram que plantas de trigo, sob deficiência de N, podem ser distinguidas de plantas sadias espectralmente. Dessa forma, imagens multiespectrais podem ser úteis para o monitoramento das condições da cultura. Os 15.

(27) autores acrescentam que, embora fosse sempre possível distinguir as parcelas com dose 0 kg de N.ha -1daquelas com dose 120 kg de N.ha-1, as parcelas com 60 kg de N.ha-1 nem sempre foram distinguíveis. Uma forma que tem sido utilizada para avaliar a reflectância do dossel de culturas é a utilização de índices espectrais (GOPALAPILLAI et al., 1998; SÉRÉLÉ et al., 2000; DIKER et al., 2001; HANSEN e SCHJOERRING, 2003). Trata-se de combinações entre bandas espectrais criadas com o objetivo de minimizar variações causadas por fatores externos e promover o realce dos objetos de interesse (HABOUDANE et al., 2002). De acordo com SCHRÖDER et al. (2000), parâmetros obtidos pela combinação da reflectância no vermelho (ou verde) com o infravermelho próximo podem ser bons indicadores da tonalidade de verde da cultura e conseqüentemente do teor de clorofila. MULLEN et al. (2003) determinaram o relacionamento existente entre o índice de resposta ao nitrogênio com a razão entre o Índice de vegetação da diferença normalizado (NDVI) de parcela de trigo adubada com o de parcela não adubada, em Oklahoma nos Estados Unidos. No final do perfilhamento, com a folha bandeira expandida e no florescimento o índice de resposta foi adequadamente predito utilizando-se o NDVI. Os autores concluíram que esse índice é um método viável para identificação de campos onde existe potencial de resposta a N adicional. MOGES et al. (2004) realizaram trabalho para determinar o relacionamento entre os índices NDVI e o índice de vegetação da diferença de verde normalizado (GNDVI) com a biomassa, N na planta e produtividade de grãos de trigo de inverno. As medições foram realizadas utilizando-se fotodiodos, que mediam tanto a reflectância da cultura quanto a radiação incidente. Quando avaliado em estádios de desenvolvimento específicos o NDVI mostrou-se mais correlacionado com biomassa que o GNDVI. Ambos os índices mostraram-se mais correlacionados com o N transportado. na. planta. que. com. biomassa. seca. em. cada. estádio. de. desenvolvimento, mas sem vantagem comparativa de um sobre o outro. Os dois índices também se mostraram altamente correlacionados com produtividade de grãos e N nos grãos. Os autores consideraram que o NDVI só parece ser vantajoso para predição de biomassa, especialmente em estádios iniciais de desenvolvimento. FREEMAN et al. (2003) afirmam que a predição da produtividade e/ou do teor de proteína no trigo antes da colheita podem permitir a geração de mapas de produtividade e estimativas realistas de produção. Dessa forma, conduziram um 16.

(28) trabalho para determinar o relacionamento entre medições espectrais, a partir do estádio fenológico feekes 8 (folha bandeira visível) até a maturação fisiológica, e a produtividade e proteína nos grãos. As medições espectrais foram feitas utilizandose fotodiodos no vermelho e no infravermelho próximo. Foi calculado o índice NDVI que se mostrou bem correlacionado com a produtividade, exportação de N nos grãos e na palha nos estádios feeekes 9 (lígula da folha bandeira visível) e 10 (emborrachamento). Entretanto na maturação esse relacionamento não foi observado. Nos locais e anos avaliados, não se observou relacionamento consistente entre o NDVI e o teor de N nos grãos ou na palha em qualquer estádio de crescimento. VARELLA et al. (2003) utilizaram técnica de estatística multivariada para extrair um vetor de características de imagens aéreas digitais para discriminar níveis de nitrogênio em milho. Os dois primeiros componentes principais de seis índices espectrais foram capazes de realizar a discriminação.. 2.4. Agricultura de precisão e adubação nitrogenada O primeiro passo na implementação da agricultura de precisão é a identificação da existência de variabilidade espacial e/ou temporal dos fatores de produção. LARSCHEID et al. (1997) recomendam a combinação de três ou quatro mapas de produtividade da área, para que se distingam os fatores espaciais e temporais. Identificada a variabilidade, buscam-se então suas causas e a viabilidade do manejo localizado das mesmas. LOBELL et at. (2004) afirmam que, de acordo com a produtividade esperada e N disponível no solo, a aplicação de N em cobertura falha ao se aplicar dose única quando deixa de considerar a variabilidade espacial e temporal no fornecimento e demanda de N, resultando em desperdício significativo de N. Os autores citam ainda o trabalho de Dobermann et al. (2002) em que as aplicações localizadas de N em arroz na Ásia, aumentaram a eficiência de uso desse fertilizante em 30 a 40%. MOGES et al. (2004) citam trabalho de Wibawa et al.(1993) em que foi verificada uma variação no teor de nitrato no solo amostrado em uma grade de 15 m. Dentre as técnicas de agricultura de precisão, ORTIZ-MONASTERIO (2002) considera particularmente interessante o uso de sensores que medem o índice de vegetação da diferença normalizado (NDVI). Outra técnica é a utilização de modelos 17.

(29) de crescimento de culturas. Com esses modelos, é possível calcular diariamente, a disponibilidade de N, a retirada de N e o crescimento da cultura, utilizando dados climáticos médios ou reais e parâmetros de solo e da cultura. Ao contrário dos outros métodos, os modelos de crescimento, podem estimar o lado ambiental dos efeitos da aplicação de N. ORTIZ-MONASTERIO (2002) acredita que será necessária a simplificação desses modelos para que possam ser utilizados por extensionistas ou produtores em países em desenvolvimento. WOOD et al. (2003) realizaram trabalho em que utilizaram técnicas de sensoriamento remoto para monitorar a expansão do dossel das culturas do trigo e da cevada e ajustar as aplicações de nitrogênio a taxas variáveis. Os autores variaram a taxa de semeadura para obter diferencial inicial na cultura e os tratamentos foram comparados com o manejo tradicional. As doses aplicadas variaram abaixo ou acima da quantidade planejada se o crescimento da cultura estava acima ou abaixo do desejado. Nos dois campos estudados, os maiores benefícios foram obtidos com a dose similar à tradicional, porém aplicada de modo variável, ao contrário da aplicação uniforme ao longo das faixas. Os autores afirmam que resultados de estudos iniciais realizados entre os anos de 1997 a 2000 mostraram que a resposta das culturas ao nitrogênio pode variar espacialmente, mas mostrou-se altamente dependente de variações sazonais como precipitação e água disponível. A aplicação de doses mais elevadas de N em áreas com menor população inicial e redução da dose em áreas com alta população inicial promoveram ganhos de até 0,5 t.ha-1 em comparação com o tratamento tradicional. STONE et al. (1996) afirmam que relações empíricas entre índices vegetativos e biomassa foram relatadas por diversos pesquisadores e realizaram trabalho com o objetivo de determinar a relação entre a reflectância espectral em comprimentos de onda específicos com a produtividade e retirada de N em trigo. Buscaram avaliar ainda o potencial dessa característica para correção de deficiência de N durante o ciclo da cultura. Foi utilizada a reflectância espectral no vermelho e infravermelho próximo no perfilhamento e início da elongação do colmo utilizando sensores com base em fotodiodos. Com base em um índice de vegetação, foi determinada a aplicação de N à taxa variada com doses de 0 a 112 kg.ha-1, em parcelas de 3x3 m. O índice utilizado foi altamente correlacionado com as estimativas da retirada de N pelo trigo em todos os estádios. A produtividade de grãos aumentou significativamente com a aplicação do N em cobertura, tanto nos 18.

(30) tratamentos com dose fixa como em taxa variada em relação à testemunha. Entretanto, não se observaram diferenças significativas de produtividade entre os tratamentos com dose fixa e taxa variável.. As parcelas tratadas com N a taxa. variada resultaram em economia de N entre 32 e 57 kg N.ha-1. LOBELL et at. (2004) desenvolveram um modelo para tomada de decisão quanto ao manejo de N que incorpora diagnósticos hipotéticos de N no solo e condições climáticas. O modelo foi utilizado para quantificar o potencial das predições com relação à produtividade do trigo, lucro do produtor e aplicações excessivas de N. No cenário corrente, sem diagnóstico, a incerteza quanto ao solo e condições climáticas é responsável pela aplicação excessiva de N em torno de 35%. Os autores observaram que a variabilidade do solo é pelo menos 3 vezes mais importante que as variações climáticas em termos de impacto nas margens de lucro na região estudada. Os autores concluíram que trabalhos futuros são necessários para melhorar o diagnóstico de N no solo e condições climáticas, cujo custo deve ser comparado aos benefícios para determinar seu valor para o manejo da adubação nitrogenada. WELSH et al. (2003) trabalharam com o objetivo de avaliar um grupo de estratégias para manejo de doses variáveis de nitrogênio com base em dados históricos de produtividade ou parâmetros da cultura obtidos em “tempo real”. De acordo com os autores esses dados poderiam fornecer informações sobre as a possibilidade de, uma vez identificada variabilidade no potencial produtivo do campo, variar a dose de N. Os autores concluíram que o uso de mapas de densidade de plantas é mais promissor que a utilização de dados históricos para aplicação de N a taxas variáveis. Além disso, observaram que variações na estrutura da cultura podem ser monitoradas utilizando-se sensoriamento remoto, o que permite alterações nas práticas de manejo durante o ciclo da cultura para melhorar o desempenho da mesma. EPIPHANIO e FORMAGGIO (1991) utilizaram índices de vegetação obtidos a partir de imagens TM/Landsat-5 e constataram relações entre os índices e parâmetros agronômicos: índice de área foliar (IAF), porcentagem de cobertura vegetal (COV) e densidade de clorofila, em culturas de trigo e feijão irrigadas. De acordo com esses autores, quando se utiliza mais de uma banda espectral pode-se explorar de forma mais eficiente as características espectrais dos alvos, ao contrário do que quando se utiliza uma banda simples. Entretanto, quando o número de 19.

(31) bandas espectrais aumenta, há um acréscimo de dificuldade de integração de múltiplos dados (Mather, 1987 citado por EPIPHANIO e FORMAGGIO, 1991). A utilização de índices espectrais tem como finalidade além do realce de características como biomassa, vigor e índice de área foliar, reduzir a dimensionalidade dos dados. De acordo com EPIPHANIO e FORMAGGIO (1991) citando dados de Formaggio (1989) no caso do trigo, o IAF e a cobertura vegetal variam de modo relativamente interdependente: a cobertura cresce rapidamente no início do ciclo, ao passo que o IAF assume crescimento rápido por volta dos 30 dias de idade. Nessa época, a cobertura praticamente assume seu valor máximo. A partir daí a cobertura mantém-se no seu ponto de saturação máxima enquanto o IAF continua crescendo até por volta dos 47-50 dias e então começa a diminuir. ADAMSEN et al. (1999) compararam três métodos para medição da senescência de plantas de trigo submetidas aos efeitos de reduzida disponibilidade de N e elevadas taxas de CO2. As medições foram realizadas utilizando-se uma câmera digital, um medidor de clorofila SPAD e um radiômetro portátil. Foi utilizada a razão verde-vermelho obtida a partir das imagens, o índice de vegetação da diferença normalizado obtido a partir dos dados do radiômetro e os valores SPAD coletados na folha bandeira das plantas. Os autores concluíram que os três métodos apresentaram resultados temporais semelhantes. Entretanto verificou-se que as medições do dossel (índices) mostraram-se mais sensíveis à senescência incipiente que o SPAD que utilizava observações pontuais no topo do dossel. HANSEN e SCHJOERRING (2003) utilizaram dados de reflectância espectral em cinco estádios de crescimento da cultura do trigo de inverno em um experimento com dois cultivares, três densidades de plantio e quatro níveis de nitrogênio. Foram utilizadas todas as combinações de duas bandas e realizada regressão linear com biomassa fresca, índice de área foliar, concentração de clorofila foliar, densidade de clorofila, concentração de nitrogênio foliar e densidade de nitrogênio foliar. Os autores concluíram que, com índices tradicionais como vermelho/infravermelho e verde/infravermelho, a utilização de bandas mais estreitas (10 nm) promoveu melhores resultados que bandas mais largas. A relação entre as variáveis estudadas e esses índices foi melhor utilizando modelo exponencial do que modelo linear.. 20.

(32) 2.5. Reconhecimento de padrões e classificação O reconhecimento de padrões concretos por seres humanos pode ser considerado um problema psico-sociológico que envolve o relacionamento entre a pessoa e estímulos físicos. Ao perceber um padrão a pessoa realiza inferências indutivas e associa essa percepção com conceitos gerais ou indícios derivados por ela a partir de experiências passadas. O desenvolvimento de teorias e técnicas para o desenvolvimento de sistemas capazes de realizar reconhecimento é uma área de estudo da engenharia, informática e ciência da informação. Sendo assim, o reconhecimento de padrões pode ser definido como a categorização dos dados de entrada em classes identificáveis pela extração de características significantes ou atributos dos dados (TOU e GONZALES,1974). TOU e GONZALES (1974) afirmam que o desenvolvimento de qualquer sistema automático de reconhecimento de padrões geralmente envolve três aspectos: a representação dos dados de entrada obtidos a partir dos objetos a serem classificados; a extração das características peculiares dos dados de entrada que são relevantes para uma dada aplicação, ou seja, a seleção do melhor subgrupo de variáveis discriminantes; e por fim a escolha do procedimento de decisão, ou seja, a escolha do classificador. JAYAS et al. (2000) assinalam que a escolha do classificador para determinada aplicação sempre envolve algum grau de experimentação. JAYAS et al. (2000) citando Hush e Horne (1993) afirmam que, embora para alguns problemas a maioria dos classificadores produza resultados similares, a diferença reside no tempo de processamento, exigência quanto ao armazenamento de dados e grau de exatidão. Quando padrões representativos das classes em estudo estão disponíveis, pode-se utilizar técnicas de reconhecimento de padrões supervisionadas. Nesse ambiente de aprendizado, o sistema é “ensinado” por meio de padrões de treinamento com classificação conhecida. Em outras aplicações, entretanto, somente um grupo de padrões de treinamento não classificado está disponível, em que se aplicam as técnicas de reconhecimento de padrões não supervisionadas. Em ambas as metodologias, o desempenho do reconhecimento será influenciado pela similaridade dos dados de treinamento com os dados reais a que o sistema será confrontado em condições normais de operação (TOU e GONZALES, 1974).. 21.